«Universal» детекторные виды видео с точностью записи с точностью записи

Универсальный детектор Deepfake достиг наилучшей точности, но при выявлении нескольких типов видео, манипулируемых или полностью генерируемыми искусственным интеллектом. Технология может помочь пометить не согласенную AI порнографию, мошенничество с глубокими мошенниками или видео дезинформации выборов.

Широко распространенная доступность дешевых инструментов создания DeepFake, способствующих DeepFake, подпитывала Неконтролируемое онлайн-распространение синтетических видеороликовПолем Многие изображают женщин – включая знаменитостей и даже школьниц – в порнографии без согласения. И DeepFakes также использовались для влияния на политические выборы, а также для улучшения финансовых мошенничества, нацеленных на обычных потребителей, так и руководителей компании.

Но большинство моделей искусственного интеллекта, обучаемые для обнаружения синтетического видео, фокусируются на лицах, что означает, что они наиболее эффективны для определения одного конкретного типа DeepFake, где лицо реального человека поменяется в существующее видео. «Нам нужна одна модель, которая сможет обнаружить видеополучившиеся видео, а также видео-манипулирование или полностью сгенерированные AI видео»,-говорит говорит Рохит Кунду в Калифорнийском университете, Риверсайд. «Наша модель точно решает эту проблему – мы предполагаем, что все видео может быть сгенерировано синтетически».

Кунду и его коллеги обучили свой универсальный детектор с AI с AI, чтобы контролировать несколько фоновых элементов видео, а также лиц людей. Это может заметить тонкие признаки пространственных и временных несоответствий в DeepFakes. В результате он может обнаружить непоследовательные условия освещения для людей, которые были искусственно вставлены в видео с заменой лица, расхождения в фоновых деталях Полностью сгенерированные AI видео и даже признаки манипуляции с ИИ в синтетических видео, которые не содержат человеческих лиц. Детектор также отмечает реалистичные сцены видеоигрынапример, Grand Theft Auto V, которые не обязательно генерируются ИИ.

«Большинство существующих методов обрабатывают видео с изображением AI, такие как списки для лица, видео с синхронизацией губ или реконструкции лица, которые оживляют лицо с одного изображения»,-говорит Сивей Лю в университете в Буффало в Нью -Йорке. «Этот метод имеет более широкий диапазон применимости».

Универсальный детектор достиг от 95 до 99 процентов точности при определении четырех наборов тестовых видеороликов с участием глубоких манипулированных лиц. Это лучше, чем все другие опубликованные методы обнаружения этого типа Deepfake. При мониторинге полностью синтетических видео, он также имел более точные результаты, чем любой другой детектор, который оценивали на сегодняшний день. Исследователи представил их работу На 2025 году IEEE/конференция по компьютерному зрению и распознаванию образцов в Нэшвилле, штат Теннесси, 15 июня.

Несколько исследователей Google также участвовали в разработке нового детектора. Google не отвечал на вопросы о том, может ли этот метод обнаружения помочь определить DeepFakes на своих платформах, таких как YouTube. Но компания входит в число тех, кто поддерживает Инструмент для водяного знака Это облегчает определение контента, генерируемого их системами ИИ.

Универсальный детектор также может быть улучшен в будущем. Например, было бы полезно, если бы он мог обнаружить DeepFakes, развернутые во время вызовов видеоконференций в прямом эфире, это уловка, которую некоторые мошенники уже начали использовать.

«Откуда вы узнаете, что человек на другой стороне является подлинным, или это видео, сгенерированное глубокофактором, и может ли это быть определено, даже когда видео перемещается по сети и влияет на характеристики сети, такие как доступная полоса пропускания?» говорит Амит Рой-Чоудхури в Калифорнийском университете, Риверсайд. «Это еще одно направление, на которое мы смотрим в нашей лаборатории».